本文探讨了如何将企业数据转变为适合人工智能的状态，强调数据准备、定义标准和维护质量的重要性，以提升业务效率。
将您的企业数据转变为真正适合人工智能的状态，需要理解完整的数据生命周期。专家认为，关键阶段包括：
第一阶段：准备数据
这一阶段的重点在于：
- 收集：从组织的各个部门获取所有相关数据
- 验证：确保数据的准确性和完整性
- 组织：建立高效的存储和访问系统
“如果您的数据结构清晰、易于访问且有明确标签，这也需要为AI做准备。即使不直接使用AI，它也会使您的业务更加高效。”布道克斯解释道。
第二阶段：定义AI-准备好标准
在收集和整理数据后，您需要确定哪些特征使其真正适合人工智能：
- 清洁度：去除错误、不一致性和异常值
- 结构化：以清晰的关系格式化数据
- 标签：附加适当元数据以提供上下文
- 相关性：确保与业务目标保持一致
“拥有干净、有组织且维护良好的数据，即使您不立即进入AI领域，准备也是有益的。”托尔坦说，“它应该使您的业务更好。”
第三阶段：维护数据质量
这一阶段的重点是持续维护和提升数据质量：
- 质量控制：实施反馈循环和质量报告
- 治理：管理更新、版本控制、安全和监控
- 审计：定期审查数据以确保其准确性
“布道克斯指出，数据治理是一个全新的领域和艺术。它不仅仅是理解您的数据及其质量，而是能够衡量数据的质量，管理访问权限和知识，解决问题等等。”
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